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Enregistrement W2084473242 · doi:10.1097/00005768-200405001-00088

Alterations in Muscle Metabolites During Sixteen Hours of Heavy Intermittent Exercise

2004· article· en· W2084473242 sur OpenAlexaffabout
Howard J. Green, Todd A. Duhamel, Graham P. Holloway, J. Ouyang, Melissa M. Thomas, A. Russell Tupling, Justine E. Yau

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlycogenChemistryInternal medicineEndocrinologySkeletal muscleAnimal scienceVastus lateralis muscleEnergy metabolismMedicineBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

0148 PURPOSE: To investigate the effects of repeated bouts of heavy intermittent exercise on substrate and metabolic changes in working skeletal muscle. METHODS: Ten untrained volunteers (VO2peak 44 ± 2.7 ml/kg/min, 0±SE) performed 6 min of cycle exercise at approximately 90% VO2peak each hour for 16 hours. Tissue was extracted from the vastus lateralis both prior to (PRE) and following (POST) exercise at 1 (R1), 2 (R2), 9 (R9) and 16 (R16) repetitions and analysed for high energy phosphagens (ATP, PCr), lactate (La) and Glycogen (Glyc). RESULTS: At R1, the concentrations (mmol/kg dry wt) of ATP (22.6±0.99 vs 18.4±1.1) and PCr (77.4±2.3 vs 17.2±3.7) decreased (P<0.05) with exercise by 19% and 78%, respectively. These changes were not affected by the number of repetitions. The 20–25 fold increase (P<0.05) observed in La (mmol/kg dry wt) at R1 (3.19±0.51 vs 81.2±15) and R2 (5.53±0.82 vs 110±16) was blunted (P<0.05) at R9 (4.06±0.87 vs 47.9±7.5) and R16 (6.25±1.0 vs 56.5±5.8). Similar decreases (P<0.05) in muscle glycogen (mmol glucosyl units/kg dry wt) were observed at R1 (432±34 vs 353±30), R2 (334±29 vs 267±32), R9 (152±21 vs 89±18) and R16 (131±13 vs 56±7.0). CONCLUSION: The results suggest that muscle phosphorylation potential is protected during repetitive heavy exercise with decreasing Glyc levels while production/removal of La is altered. Supported by NSERC (Canada)

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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